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一种基于GA-LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统
申请人信息
- 申请人:南京信息工程大学
- 申请人地址:210044 江苏省南京市浦口区宁六路219号
- 发明人: 南京信息工程大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于GA-LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410214228.4 |
| 申请日 | 2024/2/27 |
| 公告号 | CN117786617A |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06F18/27 |
| 权利人 | 南京信息工程大学 |
| 发明人 | 涂兵; 张峻华; 叶井飞; 曹兆楼; 匡文剑; 陈云云; 王琳 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于GA‑LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统，涉及检测技术领域，包括：接收样本布料光谱数据，对样本布料光谱数据进行预处理，得到样本数据，将样本数据进行分类得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入至预先建立的长短期记忆神经网络LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到一次训练LSTM的布料成分分析回归模型；优化一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的学习率，将优化后的学习率输入至一次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到二次训练LSTM的布料成分分析回归模型；将待测布料的融合后的光谱数据输入至二次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，得到布料成分分析结果。。微信公众号专利查询网
专利主权项内容
1.一种基于GA-LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法，其特征在于，方法包括以下步骤：接收样本布料光谱数据，对样本布料光谱数据进行预处理，得到样本数据，将样本数据进行分类得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入至预先建立的长短期记忆神经网络LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到一次训练LSTM的布料成分分析回归模型；优化一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的学习率，提高一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的训练精度，将优化后的学习率输入至一次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到二次训练LSTM的布料成分分析回归模型；获取待测布料光谱数据，对待测布料光谱数据进行预处理得到待测布料的融合后的光谱数据，将待测布料的融合后的光谱数据输入至二次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到布料成分分析结果。 来源：百度马 克 数据网